基于关联规则的Apriori改进算法

为解决Apriori算法多次遍历数据库及产生大量中间冗余候选项集等问题,文章提出了一种基于对角线下方全为0的矩阵和向量矩阵相结合的改进算法,该算法只对数据库进行一次遍历,通过遍历对角线下方全为0的矩阵可获取频繁1项集与频繁2项集及候选3项集,再将候选3项集与布尔向量矩阵的各行循环做"与"运算后相加,即可得项集支持度。通过实验对比,改进算法能较好地挖掘频繁项集,提高了运行效率和存储空间利用率。